Публикации по теме 'confusion-matrix'
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ КИБЕРПРЕСТУПНОСТИ И РОЛЬ МАТРИЦЫ ЗАПУТАНИЯ — Пример из практики
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ КИБЕРПРЕСТУПНОСТИ И РОЛЬ МАТРИЦЫ ЗАПУТАНИЯ — пример из практики
Что такое киберпреступность?
Киберпреступность — это преступная деятельность, направленная против компьютера, компьютерной сети или сетевого устройства или использующая их.
Большинство, но не все киберпреступления совершаются киберпреступниками или хакерами, которые хотят заработать деньги. Киберпреступность совершается отдельными лицами или организациями.
Некоторые киберпреступники..
Раскрытие дел о киберпреступлениях с использованием матрицы путаницы
Цифровые атаки стали, пожалуй, самой серьезной проблемой на планете. Они последовательно разоряют нации и людей. Расширение цифровых атак также приводит к цифровым правонарушениям. Ключевыми компонентами в борьбе с правонарушениями и мошенниками являются распознавание цифровых правонарушителей и понимание стратегий нападения. Обнаружение и предотвращение цифровых нападений является непосильной задачей. Тем не менее, в последнее время у ученых появилась возможность решать эти..
Точность против F1-Score
После того, как вы построили модель классификации, вам нужно оценить, насколько хороши прогнозы, сделанные этой моделью. Итак, как вы определяете «хорошие» прогнозы?
Есть некоторые показатели производительности, которые помогают нам улучшить наши модели. Давайте исследуем различия между ними для задачи бинарной классификации:
Рассмотрим следующую матрицу путаницы для задачи классификации, которая предсказывает, есть ли у пациента рак или нет для 100 пациентов:
Вот основные..
Матрица путаницы в делах о киберпреступлениях
Матрица путаницы играет важную роль в модели классификации, потому что она помогает нам оценить, насколько хороша наша модель классификации. Давайте начнем с понимания того, что такое матрица путаницы.
Матрица путаницы — это матрица N*N, где N — количество целевых классов. Визуализировать матрицу путаницы можно с помощью модуля scikitplot.
Матрица путаницы для бинарной классификации.
Здесь в бинарной классификации у нас есть 4 значения TP, FP, FN, TN. Что это говорит нам?..
Предотвращение оттока и анализ выживания
Прогнозирование оттока клиентов важно для нацеливания на ценных клиентов и удержания тех, кто подвергается риску. А возможность моделировать время до того, как человек уйдет или разместит следующий заказ, помогает бизнесу узнавать о будущих действиях и распределять свой маркетинговый бюджет. Представьте, что вы можете узнать, что клиенты с определенными качествами сделают вторую покупку, несмотря ни на что. Это может помочь компаниям не тратить деньги на этот сегмент и максимизировать..
В конце концов, матрица путаницы не так уж и запутана.
Привет ребята. Это мой первый блог, и я подумал, почему бы не написать о чем-то, что кажется простым, но запутанным , чтобы объяснить. Одна из них, как мне кажется, из этой категории — «Матрица путаницы и ее показатели» . Без дальнейших церемоний, давайте разберемся, что такое матрица путаницы и что можно сделать.
Согласно образцу данных, показанному на изображении выше, матрица путаницы создается путем записи количества фактических значений в сравнении с его прогнозом.
Ниже..
Матрица путаницы в машинном обучении :
Матрица путаницы — это матрица N x N, используемая для оценки производительности модели классификации, где N — количество целевых классов. Матрица сравнивает фактические целевые значения с предсказанными моделью машинного обучения. Это дает нам целостное представление о том, насколько хорошо работает наша модель классификации и какие ошибки она допускает.
Для задачи бинарной классификации у нас будет матрица 2 x 2, как показано ниже, с 4 значениями:
Зачем вам нужна матрица..
